Adaptation to Stress: A Common Model and Method to Facilitate Within- and Cross-Cultural Evaluation of Foster Families
Notice bibliographique
Résumé
Studies meant to allow “cross-cultural” comparisons may be fatally flawed by the concepts, instruments, and discoveries of one culture being applied uncritically to another (namely, “etic” errors; cf. current discussions and examples in Chand, 2008; Durrenberger and Erem, 2007). Moreover, studies of foster families often disregard the unique ecosystemic environments in which those families are embedded (Lee, 2008). Therefore, this paper describes an overarching family adaptation model meant to resolve the foregoing problems. Secondary analysis of data describing urban Egyptian foster families (Megahead, 2008; Megahead and Cesario, 2008) illustrates the application of this model and suggests its heuristic value: Use of this model and method will allow common understanding of commonalities and differences within and between cultures, while respecting the uniqueness of each. The Family Stress and Adaptation Model focuses on family adaptation as a function of family stressors interacting with family coping resources. Although the framework is thought to apply to all cultures involving families, the variables—adaptation, stressors, and resources—are defined and operationalized emically (that is, the cultural insider’s perspective determines what is to be considered, its nature, and size).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,109 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».